24、业务流程建模中的指导与优化

业务流程建模中的指导与优化

1. 流程细化的表示与验证

在业务流程建模中,流程细化是一个重要的环节。为了对流程细化进行验证,需要将其表示在细化本体中。
- 细化约简
- 消除并行网关 :并行分支隐式描述了所有可能的执行情况,但不同并行分支活动的顺序未明确界定。因此,将所有并行网关替换为能明确所有可能执行情况的排他网关,得到的简化流程模型称为执行图(EDP)。
- 执行集约简 :若流程模型存在循环,执行集可能是无限的,而前驱和后继集是有限的。对于执行图 EDP 中的每个活动 a,其前驱集 PSP(a) 是通过直接链接或仅包含网关的序列到达 a 的所有活动的集合;后继集 SSP(a) 是通过直接链接或仅包含网关的序列从 a 出发的所有活动的集合。通过获取所有活动的这两个集合,两个执行集之间的关系可由以下属性表征:ESQ ⊆ ESP 当且仅当对于所有 a ∈ Q,PSQ(a) ⊆ PSP(a) 且 SSQ(a) ⊆ SSP(a)。这样,就将可能无限的执行集比较简化为有限的前驱和后继集比较。
- 细化表示
- 概念与角色 :活动表示为概念,前驱和后继关系由角色 from 和 to 表示,水平细化(hori - 函数)由角色 compose 表示,垂直细化(vert - 函数)由角色 groundedTo 表示。
- 操作符定义 :为在一个本体中验证预细化和后细化流程,定义了以下操作符:
- 预细化 - from 操作符 Prfrom(

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值